การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะสำหรับการฝึกอบรม LLM: คู่มือปฏิบัติที่เป็นประโยชน์

โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีประโยชน์เพียงเท่าที่ข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังพวกมัน หากข้อมูลต้นทางล้าสมัย ซ้ำซ้อน มีอคติในระดับภูมิภาค มีลิขสิทธิ์ไม่ดี หรือเต็มไปด้วยหน้าเว็บคุณภาพต่ำ โมเดลจะสะท้อนถึงจุดอ่อนเหล่านั้น ผลลัพธ์ที่ได้มักจะเป็นคำตอบที่แย่ลง การเกิดภาพหลอนมากขึ้น ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบที่สูงขึ้น และประสิทธิภาพที่อ่อนแอลงในกระบวนการผลิตจริง

การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะเพื่อการฝึก LLM ไม่ใช่แค่ปัญหาการเก็บข้อมูล แต่เป็นปัญหาการบริหารจัดการข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการควบคุมคุณภาพ ทีมงานต้องการท่อส่งข้อมูลที่สามารถค้นหาแหล่งข้อมูลที่อนุญาต เก็บเนื้อหาอย่างรับผิดชอบ ตรวจสอบข้อมูลที่ส่งกลับ รักษาเมตาดาต้า ลบข้อมูลที่ไม่ปลอดภัยหรือไม่จำเป็น และจัดการกับภาระงานที่ยากผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม

สำหรับทีมที่เก็บข้อมูลเว็บสาธารณะในระดับใหญ่ ข้อมูลสำหรับ AI กระบวนการมักต้องการการวางแผนแหล่งข้อมูล การควบคุมการเก็บข้อมูล การจัดการพร็อกซี การตรวจสอบข้อมูล และการติดตามอย่างต่อเนื่อง เป้าหมายไม่ใช่แค่การรวบรวมข้อความมากขึ้น เป้าหมายคือการสร้างชุดข้อมูลที่สะอาด สามารถติดตามได้ และสามารถป้องกันได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยไม่สร้างความเสี่ยงทางกฎหมาย การดำเนินงาน หรือชื่อเสียงที่ไม่จำเป็น

การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะเพื่อการฝึก LLM หมายถึงอะไร

การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะเพื่อการฝึก LLM หมายถึงการค้นหา ดึงข้อมูล ประมวลผล และจัดเก็บเนื้อหาที่เข้าถึงได้โดยเปิดเผยซึ่งสามารถใช้สำหรับการฝึกโมเดล การปรับแต่ง การประเมิน การดึงข้อมูล หรือการเสริมข้อมูล

ท่อส่งข้อมูลที่รับผิดชอบควรตอบคำถามเหล่านี้ก่อนเริ่มการเก็บข้อมูล:

• แหล่งข้อมูลเข้าถึงได้สาธารณะโดยไม่ต้องเข้าสู่ระบบ จ่ายเงิน หรือหลีกเลี่ยงหรือไม่?
• ข้อกำหนดของเว็บไซต์ คำสั่ง robots หรือเงื่อนไขลิขสิทธิ์เข้ากันได้กับการใช้งานที่ตั้งใจไว้หรือไม่?
• ต้องการฟิลด์ข้อมูลอะไรบ้าง?
• ข้อมูลใดควรถูกยกเว้น?
• จะลบข้อมูลที่ซ้ำกัน ข้อความทั่วไป และเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัยได้อย่างไร?
• จะรักษาเมตาดาต้าและแหล่งที่มาของข้อมูลได้อย่างไร?
• จะวัดคุณภาพการเก็บข้อมูลได้อย่างไร?

เรื่องนี้สำคัญเพราะข้อมูลการฝึก LLM ไม่ได้ถูกตัดสินเพียงแค่ปริมาณ แต่ถูกตัดสินจากความมีประโยชน์ ความครอบคลุม ความสดใหม่ สิทธิ และความสามารถในการติดตาม

อะไรคือข้อมูลเว็บสาธารณะ?

ข้อมูลเว็บสาธารณะโดยทั่วไปหมายถึงเนื้อหาที่เข้าถึงได้โดยไม่ต้องมีการตรวจสอบตัวตน การชำระเงิน หรือการหลีกเลี่ยงทางเทคนิค ตัวอย่างอาจรวมถึงเอกสารสาธารณะ ข้อมูลของรัฐบาล หน้าโครงการโอเพนซอร์ส แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์สาธารณะ บล็อก ฟีด RSS แผนผังเว็บไซต์สาธารณะ และชุดข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์แบบเปิด

อย่างไรก็ตาม "มองเห็นได้สาธารณะ" ไม่ได้หมายความว่า "ฟรีในการใช้สำหรับการฝึกโมเดล" ทีมเก็บข้อมูลยังต้องประเมิน:

• ข้อกำหนดของเว็บไซต์
• คำแนะนำ robots.txt
• สถานะลิขสิทธิ์หรือใบอนุญาต
• ข้อผูกพันด้านความเป็นส่วนตัว
• ความไวของข้อมูล
• ข้อกำหนดเฉพาะเขตอำนาจศาล
• นโยบายการปฏิบัติตามภายใน

หากสิทธิไม่ชัดเจน ทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าคือการยกเว้นแหล่งข้อมูล ขออนุญาต ใช้ API อย่างเป็นทางการ หรือใช้ข้อมูลที่มีใบอนุญาต

ทำไมคุณภาพของข้อมูลเว็บสาธารณะจึงสำคัญสำหรับ LLM

ข้อมูลการฝึกที่ไม่ดีสามารถสร้างปัญหาที่มีค่าใช้จ่ายสูงในภายหลัง

ข้อมูลที่ไม่ดีอาจทำให้เกิด:

• คำตอบที่เกิดภาพหลอนหรือเก่า
• พฤติกรรมของโมเดลที่มีอคติ
• ความเข้าใจในระดับภูมิภาคที่ไม่ดี
• ผลลัพธ์การดึงข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
• คำตอบที่ซ้ำซ้อน
• ตัวอย่างการฝึกที่ซ้ำกัน
• ผลลัพธ์ที่ไม่ปลอดภัยหรือเป็นพิษ
• ประสิทธิภาพที่อ่อนแอในโดเมนเฉพาะ

ข้อมูลเว็บสาธารณะคุณภาพสูงช่วยปรับปรุง:

• ความครอบคลุมของข้อเท็จจริง
• ความสอดคล้องของคำตอบ
• คำศัพท์เฉพาะโดเมน
• การแสดงผลหลายภาษา หรือระดับภูมิภาค
• คุณภาพการประเมิน
• ความเกี่ยวข้องในการดึงข้อมูล
• ประสิทธิภาพในการปรับแต่ง

สำหรับทีมธุรกิจ ข้อมูลที่ดีกว่าสามารถลดค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบและปรับปรุงผลลัพธ์ของผลิตภัณฑ์ สำหรับทีมวิศวกรรม ข้อมูลที่สะอาดกว่าจะลดการทำงานซ้ำในท่อส่งเวลาในการแก้ไขข้อผิดพลาด และการสูญเสียในการฝึกอบรม

เริ่มต้นด้วยกลยุทธ์แหล่งข้อมูล ไม่ใช่การเก็บข้อมูล

ท่อส่งข้อมูล LLM ที่แข็งแกร่งเริ่มต้นด้วยการเลือกแหล่งข้อมูล.

• กรณีการใช้งานของโมเดล
• ภาษาเป้าหมาย
• ภูมิภาคเป้าหมาย
• หมวดหมู่โดเมน
• ประเภทแหล่งข้อมูลที่ยอมรับได้
• ประเภทแหล่งข้อมูลที่ถูกยกเว้น
• ข้อกำหนดด้านสิทธิ
• ความถี่ในการอัปเดต
• เกณฑ์คุณภาพ

ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยสนับสนุนอาจต้องการเอกสารทางการ หน้าศูนย์ช่วยเหลือ และบันทึกการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ โมเดลข้อมูลเชิงตลาดอาจต้องการแคตตาล็อกผลิตภัณฑ์สาธารณะ หน้าราคาสินค้า รีวิวสาธารณะที่อนุญาต และเนื้อหาท้องถิ่น ผู้ช่วยหลายภาษาสามารถต้องการการครอบคลุมทางภาษาที่มีการจัดสมดุลอย่างรอบคอบ

หากไม่มีกลยุทธ์แหล่งข้อมูล ท่อส่งข้อมูลอาจเก็บข้อมูลจากหน้าเว็บที่ง่ายเกินไปในขณะที่พลาดภูมิภาค รูปแบบ หรือโดเมนที่สำคัญ

เส้นทางการเก็บข้อมูล: คุณควรใช้เส้นทางไหน?

วิธีการเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันมีค่าใช้จ่าย ความเสี่ยง และโปรไฟล์คุณภาพที่แตกต่างกัน

กฎที่ดีที่สุดคือเรียบง่าย: ใช้วิธีการเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้ มีสิทธิ์อนุญาต และมีค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่มีอยู่ ใช้การเรนเดอร์ด้วยเบราว์เซอร์และโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อนเฉพาะเมื่อวิธีการที่ง่ายกว่าล้มเหลวในการส่งคืนข้อมูลที่ครบถ้วนและถูกต้อง

โครงสร้างพื้นฐานของพร็อกซี่มีบทบาทอย่างไร

โครงสร้างพื้นฐานของพร็อกซี่ช่วยเมื่อชั้นการเก็บข้อมูลต้องการการจัดการเส้นทางเครือข่ายที่ควบคุมได้ การครอบคลุมทางภูมิศาสตร์ หรือรูปแบบการเข้าถึงที่กระจาย มันสามารถสนับสนุนการเก็บข้อมูลสาธารณะโดยการปรับปรุงความเชื่อถือได้ในภูมิภาคต่างๆ ลดการรวมศูนย์จากเส้นทางเดียว และช่วยให้ทีมยืนยันเนื้อหาที่ปรับให้เข้ากับท้องถิ่น

สำหรับหน้าเว็บสาธารณะที่ตรงไปตรงมา พร็อกซี่จากศูนย์ข้อมูล อาจเพียงพอ พวกเขามักจะรวดเร็ว คาดการณ์ได้ และมีค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเก็บข้อมูลในขนาดใหญ่จากแหล่งข้อมูลที่มีแรงเสียดทานต่ำ

สำหรับหน้าเว็บที่มีความไวต่อภูมิศาสตร์ เผชิญหน้ากับผู้บริโภค หรือเฉพาะภูมิภาค พร็อกซี่ที่อยู่อาศัย อาจเหมาะสมกว่า พวกเขาสามารถช่วยให้ทีมยืนยันว่าเนื้อหาใดแสดงจากประเทศหรือเมืองเฉพาะ

สำหรับการวางแผนการใช้งานในวงกว้าง พร็อกซี่สำหรับการขูดเว็บ ควรถือเป็นส่วนหนึ่งของชั้นการเก็บข้อมูล—ไม่ใช่การทดแทนการปฏิบัติตาม การตรวจสอบแหล่งข้อมูล หรือการทำความสะอาดข้อมูล

สถาปัตยกรรมท่อส่งข้อมูลที่ใช้งานได้จริง

ท่อส่งข้อมูลเว็บสาธารณะที่สามารถขยายได้มักจะประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:

1. ทะเบียนแหล่งข้อมูล
   เก็บโดเมนที่ได้รับการอนุมัติ ประเภทแหล่งข้อมูล กฎการเก็บข้อมูล หมายเหตุด้านลิขสิทธิ์ และเจ้าของ

2. ชั้นการค้นพบ
   ใช้แผนผังเว็บไซต์ ฟีด API URL เมล็ดพันธุ์ และรายการโดเมนที่ได้รับการอนุมัติเพื่อค้นหาหน้าเว็บที่เป็นไปได้

3. ชั้นการดึงข้อมูล
   ใช้ไคลเอนต์ HTTP หรือการทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์ตามความซับซ้อนของแหล่งข้อมูล

4. ชั้นการจัดเส้นทาง
   เลือกการเข้าถึงโดยตรง พร็อกซี่จากศูนย์ข้อมูล พร็อกซี่ที่อยู่อาศัย หรือเส้นทางเฉพาะภูมิภาคตามนโยบาย

5. ชั้นการแยกวิเคราะห์
   ดึงข้อมูลข้อความ หัวข้อ ลิงก์ ตาราง เมตาดาต้า และฟิลด์ที่มีโครงสร้าง

6. ชั้นการทำให้เป็นมาตรฐาน
   ทำความสะอาด HTML ลบเนื้อหาที่ไม่จำเป็น ตรวจจับภาษา มาตรฐานการเข้ารหัส และแบ่งข้อความ

7. ชั้นการลบข้อมูลซ้ำ ลบเนื้อหาที่ซ้ำกันหรือใกล้เคียงกันโดยใช้การทำให้ URL เป็นมาตรฐาน, แฮช, และการตรวจสอบความคล้ายคลึงกัน.

8. ตัวกรองความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ลบหรือทำเครื่องหมายข้อมูลส่วนบุคคล, เนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย, แหล่งข้อมูลที่ถูกจำกัด, และเนื้อหาที่มีความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์.

9. การจัดเก็บและสายการผลิต บันทึกการดึงข้อมูลดิบ, ข้อความที่ทำความสะอาดแล้ว, เมตาดาต้า, แฮช, เวอร์ชันของพาร์เซอร์, เวลาประทับ, และหมายเหตุสิทธิ.

10. การส่งออกที่พร้อมสำหรับการฝึกอบรม สร้างชุดข้อมูลที่มีเวอร์ชันสำหรับการปรับแต่ง, การประเมินผล, การจัดทำดัชนี RAG, หรือการเสริม.

การไหลที่เรียบง่ายดูเหมือนจะเป็นเช่นนี้:

Approved Sources
   ↓
Discovery
   ↓
Fetcher / Browser Worker
   ↓
Proxy and Routing Policy
   ↓
Parser
   ↓
Normalization
   ↓
Deduplication
   ↓
Safety and Rights Filters
   ↓
Versioned Dataset
   ↓
LLM Training / RAG / Evaluation

แต่ละขั้นตอนควรสามารถสังเกตได้ หากผลลัพธ์ของโมเดลในภายหลังกลายเป็นที่น่าสงสัย ทีมงานควรสามารถติดตามได้ว่าแหล่งข้อมูล, เวอร์ชัน, พาร์เซอร์, และตัวกรองใดที่ผลิตตัวอย่างการฝึกอบรม.

การเลือกพร็อกซี่สำหรับการทำงานกับข้อมูล LLM

การเลือกพร็อกซี่ควรขึ้นอยู่กับประเภทของแหล่งข้อมูลและความไวของข้อมูล.

อย่าใช้เส้นทางพร็อกซี่พรีเมียมทุกที่โดยค่าเริ่มต้น ใช้เส้นทางที่มีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุดที่รับประกันเนื้อหาที่สมบูรณ์, ถูกต้อง, และได้รับการอนุมัติ.

การเรนเดอร์เบราว์เซอร์: ใช้เฉพาะเมื่อจำเป็น

การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์สามารถมีประโยชน์เมื่อเนื้อหาถูกเรนเดอร์ผ่าน JavaScript หรือซ่อนอยู่หลังการโต้ตอบของลูกค้า อย่างไรก็ตาม, เบราว์เซอร์มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าลูกค้า HTTP.

ใช้การเรนเดอร์เบราว์เซอร์เมื่อ:

• HTML สถิตว่างเปล่าหรือไม่สมบูรณ์
• ข้อความสำคัญโหลดหลังจากการดำเนินการ JavaScript
• โครงสร้างหน้าเว็บขึ้นอยู่กับการโต้ตอบ
• เนื้อหาแสดงหลังจากการกรองหรือการแบ่งหน้า
• ต้องการภาพที่เรนเดอร์สำหรับการตรวจสอบ

หลีกเลี่ยงการเรนเดอร์เบราว์เซอร์เมื่อ:

• มี API อย่างเป็นทางการ
• RSS หรือแผนผังเว็บไซต์ให้เนื้อหาที่เพียงพอ
• HTML สถิตมีข้อความที่ต้องการ
• ค่าใช้จ่ายของเบราว์เซอร์ไม่ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

เครื่องมือเช่น Playwright, Puppeteer, และ Selenium สามารถสนับสนุนการทำงานของการเรนเดอร์ แต่ควรใช้เฉพาะกับหน้าเว็บที่มีเหตุผลในการเพิ่มค่าใช้จ่าย.

การควบคุมคุณภาพข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม LLM

สายการผลิตข้อมูลเว็บสาธารณะควรปฏิเสธเนื้อหาที่ไม่ดีในระยะเริ่มต้น.

การตรวจสอบคุณภาพที่สำคัญรวมถึง:

• การตรวจจับภาษา
• ขีดจำกัดความยาวเนื้อหา
• การลบเนื้อหาที่ซ้ำซ้อน
• การตรวจจับข้อมูลซ้ำ
• การตรวจจับข้อมูลใกล้เคียง
• การดึงชื่อหน้า
• การรักษาลำดับชั้นของหัวข้อ
• การดึงเนื้อหาหลัก
• การตรวจจับการเข้ารหัสที่เสียหาย
• ตัวกรองเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย
• การตรวจจับและการลบ PII
• การติดแท็กสิทธิ์หรือลิขสิทธิ์
• การตรวจสอบชื่อเสียงของแหล่งข้อมูล

สำหรับการใช้ LLM บริบทมีความสำคัญ เก็บหัวข้อ ชื่อหน้า URL แหล่งที่มา วันที่เผยแพร่ และโครงสร้างส่วนต่าง ๆ ไว้ให้มากที่สุด ย่อหน้าที่ไม่มีบริบทแหล่งที่มาอาจมีประโยชน์น้อยกว่าย่อหน้าที่มีชื่อเรื่อง หัวข้อ ภาษา วันที่ และข้อมูลเมตาของแหล่งที่มาแนบอยู่

ข้อมูลเมตาที่คุณควรเก็บรักษา

อย่างน้อยที่สุดให้เก็บ:

• URL
• canonical URL
• โดเมนแหล่งที่มา
• เวลาที่เก็บข้อมูล
• แฮชเนื้อหา
• ภาษา
• ภูมิภาคหรือ GEO
• ประเภทแหล่งที่มา
• แท็กใบอนุญาตหรือสิทธิ
• เวอร์ชันพาร์เซอร์
• วิธีการดึงข้อมูล
• สถานะ HTTP
• โซ่การเปลี่ยนเส้นทาง
• สถานะหุ่นยนต์หรือแนวทาง
• สถานะการลบข้อมูลซ้ำ
• สถานะการกรองความปลอดภัย

ข้อมูลเมตานี้มีค่าในการตรวจสอบ แก้ไขข้อผิดพลาด การลบข้อมูลซ้ำ การฝึกอบรมใหม่ การลบข้อมูล และการประเมินผล

เมตริกที่พิสูจน์ว่าท่อส่งทำงาน

ติดตามเมตริกในแหล่งที่มา โดเมน เส้นทาง ภาษา และภูมิภาค.

CPSR หมายถึงต้นทุนต่อคำขอที่สำเร็จ ในแง่ที่เข้าใจง่าย มันบอกคุณว่าหน้าเว็บที่ใช้งานได้แต่ละหน้ามีค่าใช้จ่ายเท่าไหร่หลังจากรวมต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน โปรxies เบราว์เซอร์ การลองใหม่ และต้นทุนความล้มเหลว

การปฏิบัติตามและการกำกับดูแล

การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะสำหรับการฝึกอบรม LLM ควรมีการกำกับดูแลตั้งแต่เริ่มต้น

กระบวนการที่รับผิดชอบควร:

• เคารพกฎหมายที่เกี่ยวข้อง
• ปฏิบัติตามข้อกำหนดของไซต์และคำแนะนำของหุ่นยนต์เมื่อมีความเหมาะสม
• หลีกเลี่ยงกำแพงการเข้าสู่ระบบ กำแพงการชำระเงิน หรือการหลีกเลี่ยงการควบคุมการเข้าถึง
• ชอบ API และฟีดที่ได้รับอนุญาตเมื่อมีให้
• ลดการเก็บข้อมูลส่วนบุคคล
• กรองฟิลด์ที่ละเอียดอ่อนในระยะเริ่มต้น
• เก็บรักษาแหล่งที่มา
• สนับสนุนกระบวนการลบและการเลือกไม่เข้าร่วม
• เอกสารวัตถุประสงค์การเก็บข้อมูล
• รักษาสิทธิ์ของผู้ตรวจสอบสำหรับแต่ละประเภทแหล่งที่มา

ทะเบียนนโยบายโดเมนมีประโยชน์โดยเฉพาะ มันควรกำหนดว่าสามารถเก็บอะไรได้บ้าง บ่อยเพียงใด ผ่านเส้นทางใด ภายใต้ใบอนุญาตหรือหมายเหตุทางนโยบายใด และเพื่อวัตถุประสงค์ใด

สำหรับการวางแผนที่กว้างขึ้น ให้แมพเวิร์กโฟลว์ที่ได้รับการอนุมัติไปยัง กรณีการใช้ proxy เพื่อให้การตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานเชื่อมโยงกับความต้องการทางธุรกิจและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

โหมดการล้มเหลวทั่วไป

การเก็บข้อมูลมากเกินไป

ข้อมูลมากขึ้นไม่เสมอไปดีกว่า การเก็บข้อมูลที่ไม่มีการกรองอาจทำให้เกิดเสียงรบกวน การซ้ำซ้อน และความไม่แน่นอนทางกฎหมาย

การมองข้ามข้อมูลเมตาสิทธิ

หากคุณไม่สามารถติดตามสถานะใบอนุญาตหรือสิทธิ์ของแหล่งที่มาได้ ชุดข้อมูลจะยากต่อการป้องกันและนำกลับมาใช้ใหม่

การฝึกอบรมด้วยเนื้อหาที่ซ้ำกัน

หน้าเว็บที่ซ้ำกันอาจทำให้บางวลี แบรนด์ รูปแบบ หรือความคิดเห็นมีน้ำหนักมากเกินไป

ขาดสัญญาณภูมิภาค

หากหน้าเว็บภูมิภาคถูกเก็บจากสถานที่ที่ไม่ถูกต้อง โมเดลอาจเรียนรู้ข้อมูลราคา ความพร้อมใช้งาน หรือข้อมูลนโยบายที่ไม่ถูกต้อง

การเบี่ยงเบนของพาร์เซอร์

การออกแบบเว็บไซต์ใหม่อาจทำให้การดึงข้อมูลล้มเหลวโดยไม่รู้ตัว ติดตามอัตรา null การเปลี่ยนแปลงความยาวเนื้อหา และความล้มเหลวของสคีมา

การปนเปื้อนของการฝึก/ทดสอบ

หากข้อมูลการประเมินทับซ้อนกับข้อมูลการฝึกอบรม ประสิทธิภาพของโมเดลอาจดูดีกว่าที่เป็นจริง

แผนทดลอง 30 วัน

ใช้การทดลองที่ควบคุมก่อนที่จะขยาย

สัปดาห์ที่ 1: การตรวจสอบขอบเขตและแหล่งที่มา

เลือกโดเมนที่ได้รับการอนุมัติ 5–10 โดเมน กำหนดภาษาที่ต้องการ หมวดหมู่แหล่งที่มา ฟิลด์ การยกเว้น และหมายเหตุสิทธิ

สัปดาห์ที่ 2: การทดสอบการเก็บข้อมูลและการจัดเส้นทาง

ทำการเก็บข้อมูลแบบจำกัดโดยใช้เส้นทางที่มีต้นทุนต่ำที่สุดและรับผิดชอบ เพิ่มพร็อกซีเฉพาะในกรณีที่ต้องการการควบคุมตำแหน่งที่ตั้ง ความเชื่อถือได้ในการเข้าถึง หรือการกระจายที่ควบคุมได้

สัปดาห์ที่ 3: การกรองคุณภาพและความปลอดภัย

ใช้การลบข้อมูลซ้ำ การตรวจสอบภาษา การลบเนื้อหาที่ซ้ำซ้อน การกรองข้อมูลส่วนบุคคล (PII) และการติดแท็กใบอนุญาต ตรวจสอบตัวอย่างด้วยมือ

สัปดาห์ที่ 4: การประเมินชุดข้อมูล

ส่งออกชุดข้อมูลการฝึกอบรมหรือการดึงข้อมูลขนาดเล็ก วัดการปรับปรุงเมื่อเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลโดยใช้ภารกิจการประเมินที่เฉพาะเจาะจงกับผลิตภัณฑ์

ติดตาม:

• อัตราความสำเร็จ
• อัตราการบล็อก
• CPSR
• อัตราการลบข้อมูลซ้ำ
• อัตราการปฏิเสธ
• อัตราการผ่านสคีมา
• ความล่าช้าในการสดใหม่
• การยกระดับการประเมิน

ขยายเฉพาะแหล่งข้อมูลและนโยบายการจัดเส้นทางที่สร้างมูลค่าที่วัดได้

สถานการณ์จริง: ผู้ช่วยความรู้ผลิตภัณฑ์

บริษัทต้องการปรับปรุงผู้ช่วยสนับสนุนผลิตภัณฑ์

ทีมงานเก็บรวบรวมเอกสารผลิตภัณฑ์อย่างเป็นทางการ คำถามที่พบบ่อยสาธารณะ หมายเหตุการเปิดตัว และหน้าในศูนย์ช่วยเหลือ แผนผังเว็บไซต์และ API ครอบคลุมแหล่งข้อมูลส่วนใหญ่ หน้าไม่กี่หน้าต้องการการเรนเดอร์เนื่องจากเนื้อหาถูกโหลดแบบไดนามิก

ท่อส่งข้อมูลจะรักษาชื่อหน้า หัวข้อส่วน วันที่อัปเดต URL แหล่งที่มา และแท็กใบอนุญาต การลบข้อมูลซ้ำจะลบการนำทางที่ซ้ำซ้อนและเนื้อหาที่ซ้ำซ้อน

ผู้ช่วยดีขึ้นเพราะชุดข้อมูลมีความมุ่งเน้น ปัจจุบัน สามารถติดตามได้ และสอดคล้องกับโดเมนผลิตภัณฑ์

สถานการณ์จริง: การวิเคราะห์ตลาดภูมิภาค

ทีมงานสร้างผู้ช่วยวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วย LLM สำหรับการวิเคราะห์ตลาดภูมิภาค

ระบบต้องการหน้าเว็บราคาสาธารณะ ความพร้อมจำหน่ายในร้าน คำอธิบายผลิตภัณฑ์ และหน้าแนวนโยบายเฉพาะประเทศ ทีมงานใช้การจัดเส้นทางเฉพาะภูมิภาคสำหรับหน้าเว็บที่เปลี่ยนแปลงตามตำแหน่งที่ตั้งและตรวจสอบสกุลเงิน ภาษา และภูมิภาคการจัดส่งก่อนที่จะเก็บเนื้อหา

สิ่งนี้ช่วยป้องกันไม่ให้โมเดลเรียนรู้ข้อมูลที่เป็นทั่วไปหรือผิดภูมิภาค

คำถามที่พบบ่อย

การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะสำหรับการฝึกอบรม LLM คืออะไร?

เป็นกระบวนการในการจัดหาข้อมูลสาธารณะที่ได้รับอนุญาต เก็บข้อมูลอย่างรับผิดชอบ ทำความสะอาด ติดแท็กเมตาดาต้า และเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม การประเมิน การดึงข้อมูล หรือการเสริมข้อมูล

ข้อมูลเว็บสาธารณะปลอดภัยเสมอไปหรือไม่สำหรับการฝึกอบรม LLM?

ไม่ ข้อมูลที่มองเห็นได้สาธารณะไม่ได้หมายความว่าจะได้รับสิทธิในการฝึกอบรมโดยอัตโนมัติ ทีมงานควรตรวจสอบเงื่อนไข สถานะใบอนุญาต คำสั่งของหุ่นยนต์ กฎความเป็นส่วนตัว และข้อกำหนดการปฏิบัติตามภายใน

ฉันต้องการพร็อกซีสำหรับการเก็บข้อมูล LLM หรือไม่?

ไม่เสมอไป ใช้ API อย่างเป็นทางการ ฟีด ชุดข้อมูลเปิด และการเข้าถึงโดยตรงเมื่อทำได้ พร็อกซีมีประโยชน์เมื่อการเก็บข้อมูลต้องการการควบคุมทางภูมิศาสตร์ การจัดเส้นทางที่กระจาย หรือความเชื่อถือได้ที่ดีกว่าผ่านแหล่งข้อมูลสาธารณะ

ประเภทพร็อกซีใดที่ดีที่สุดสำหรับการเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะ?

พร็อกซีศูนย์ข้อมูลมักมีประสิทธิภาพสำหรับเนื้อหาสถิตสาธารณะ พร็อกซีที่อยู่อาศัยดีกว่าสำหรับหน้าเว็บที่มีความไวต่อภูมิศาสตร์หรือหน้าเว็บที่มุ่งเน้นผู้บริโภคซึ่งตำแหน่งที่ตั้งมีผลต่อเนื้อหาที่ส่งกลับ

ฉันควรใช้การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์หรือไม่?

เฉพาะเมื่อจำเป็น การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์มีประโยชน์สำหรับหน้าเว็บที่มี JavaScript หนาแน่น แต่เพิ่มค่าใช้จ่ายและความซับซ้อน ใช้ HTTP clients, APIs, ฟีด และแผนผังเว็บไซต์ก่อน

ฉันควรเก็บเมตาดาต้าอะไร?

เก็บ URL, URL มาตรฐาน, เวลาเก็บข้อมูล, ภาษา, ภูมิภาค, ประเภทแหล่งที่มา, แท็กใบอนุญาต, แฮชเนื้อหา, เวอร์ชันของพาร์เซอร์, วิธีการดึงข้อมูล และสถานะการกรองความปลอดภัย

ฉันจะลดข้อมูลซ้ำได้อย่างไร?

ใช้ URL มาตรฐาน, URL ที่ปรับให้เป็นมาตรฐาน, แฮชเนื้อหา, การตรวจจับข้อมูลที่ใกล้เคียงกัน และการลบข้อมูลซ้ำในระดับแหล่งที่มาก่อนที่จะส่งออกข้อมูลการฝึกอบรม

ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลทำให้โมเดลดีขึ้น?

ทำการประเมินที่ควบคุม เปรียบเทียบประสิทธิภาพฐานกับชุดข้อมูลใหม่โดยใช้ภารกิจเฉพาะผลิตภัณฑ์ เช่น ความถูกต้องของคำตอบ ความเชื่อมโยง ความช่วยเหลือ คุณภาพการดึงข้อมูล หรืออัตราการลดการส่งต่อ

ข้อคิดสุดท้าย

การเก็บข้อมูลเว็บสาธารณะสำหรับการฝึกอบรม LLM ควรได้รับการปฏิบัติเสมือนเป็นท่อข้อมูลที่มีระเบียบ ไม่ใช่การเก็บข้อมูลแบบขนาน ระบบที่ดีที่สุดเริ่มต้นด้วยกลยุทธ์แหล่งที่มา การตรวจสอบสิทธิ์ และข้อกำหนดด้านคุณภาพก่อนที่การเก็บข้อมูลในขนาดใหญ่จะเริ่มขึ้น.

ใช้แหล่งข้อมูลทางการและชุดข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์เปิดเมื่อเป็นไปได้ เพิ่มแผนผังเว็บไซต์ ฟีด และการเก็บข้อมูลอย่างเคารพเพื่อเติมเต็มช่องว่าง ใช้โครงสร้างพื้นฐานของพร็อกซีเฉพาะเมื่อมันช่วยปรับปรุงการครอบคลุม ความน่าเชื่อถือ หรือความแม่นยำทางภูมิศาสตร์ รักษาเมตาดาต้า ลบเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัยหรือไม่จำเป็น และวัดท่อส่งโดยผลลัพธ์ที่ใช้งานได้—ไม่ใช่จำนวนหน้าดิบ

สำหรับทีมที่วางแผนการดำเนินการข้อมูล AI ขนาดใหญ่ SquidProxies บทเรียนพร็อกซี และ แผนและราคาพร็อกซี สามารถช่วยปรับกลยุทธ์การจัดเส้นทาง ขนาด และค่าใช้จ่ายให้ตรงกับความต้องการของท่อส่งข้อมูลของคุณ.